آزمون‌های جامع ریاضیات برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

دانلود Math for ML & AI - Practice Tests new

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: مفاهیم ریاضی و آماری که زیربنای قابلیت‌های رایج هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در سازمان‌های بزرگ هستند را درک کنید. توضیح ریاضیات پشت ویژگی‌های اصلی ML/AI از جمله بردارها، احتمالات، تئوری گراف و استنتاج بیزی را با استفاده از مثال‌های واقعی تجاری بیاموزید. مفاهیم آماری مانند استنتاج علی، رگرسیون و تحلیل بقا را در سناریوهای واقعی علوم داده به کار بگیرید. کدهای زبان R را که تکنیک‌های آماری و ML رایج در محیط‌های عملیاتی (Production) را پیاده‌سازی می‌کنند، بخوانید و تفسیر کنید. تشخیص دهید که کدام تکنیک ریاضی/آماری برای یک مسئله خاص یادگیری ماشین سازمانی، از تشخیص کلاه‌برداری تا پیش‌بینی تقاضا، مناسب است. پیش‌نیازها: آشنایی اولیه با آمار و زبان R مفید است اما ضروری نیست؛ هر سوال شامل توضیحات دقیقی است که ریاضیات را به کاربردهای دنیای واقعی علوم داده متصل می‌کند تا مبتدیان بتوانند در حین یادگیری پیشرفت کنند.

این دوره آزمون‌های تمرینی برای دانشمندان داده، تحلیلگران و مهندسان ML طراحی شده است که می‌خواهند ریاضیات و آمار پشت ویژگی‌های رایج AI و ML سازمانی را عمیقاً درک کنند، نه اینکه صرفاً فرمول‌ها را حفظ کنند، بلکه ببینند چگونه این مفاهیم به کاربردهای واقعی تجاری متصل می‌شوند.

در ۶ آزمون کامل که ۱۲ موضوع اصلی را پوشش می‌دهند، با ۳۰۰ سوال چهارگزینه‌ای دقیق در زمینه‌های جبر خطی و جستجوی برداری، احتمال و توزیع‌ها، تئوری گراف، آمار استنتاجی، استنتاج علی، استنتاج بیزی، تحلیل سری‌های زمانی، رگرسیون و طبقه‌بندی، تحلیل بقا، بهینه‌سازی، شبکه‌های عصبی و مکانیسم‌های توجه (Attention)، و خوشه‌بندی آشنا خواهید شد.

هر سوال بر اساس یک سناریوی عملی طراحی شده است؛ مانند تشخیص کلاه‌برداری، پیش‌بینی تقاضا، موتورهای توصیه، پیش‌بینی ریزش مشتری و موارد دیگر. بنابراین شما یاد می‌گیرید که مفاهیم را دقیقاً به همان روشی به کار ببرید که در سیستم‌های عملیاتی علوم داده و ML استفاده می‌شوند. بسیاری از سوالات شامل کدهای R هستند تا بتوانید ریاضیات پایه را به پیاده‌سازی واقعی متصل کنید.

هر سوال همراه با یک توضیح مفصل است که استدلال پشت پاسخ صحیح را تقویت کرده و به شما کمک می‌کند تا به جای حفظ کردن پاسخ‌ها، درکی پایدار و عمیق به دست آورید.

چه در حال آماده شدن برای مصاحبه علوم داده باشید، چه بخواهید مبانی آماری خود را بازسازی کنید و چه به دنبال روشی ساختاریافته برای سنجش دانش خود در ریاضیات سیستم‌های مدرن AI باشید، این دوره به شما کمک می‌کند نقاط ضعف خود را شناسایی کرده و درک خود را از طریق تمرین هدفمند تقویت کنید.

تمرین ها و آزمونها

آزمون‌های تمرینی Practice Tests

جبر خطی و بردارها، احتمال و توزیع‌ها Linear Algebra & Vectors, Probability & Distributions
تئوری گراف، آمار استنتاجی Graph Theory, Inferential Statistics
استنتاج علی، استنتاج بیزی Causal Inference, Bayesian Inference
تحلیل سری‌های زمانی، رگرسیون و طبقه‌بندی Time Series Analysis, Regression & Classification
تحلیل بقا، بهینه‌سازی و حساب دیفرانسیل و انتگرال Survival Analysis, Optimization & Calculus
شبکه‌های عصبی و توجه، خوشه‌بندی و چگالی Neural Networks & Attention, Clustering & Density